模型轻量化-YOLOv5无损剪枝
运行顺序：第一步 原始训练，得到一个最优mAP等评价指标，记录在小本本上。
第二步：通过调整BN稀疏值（main 参数中的sr），运行train_sparity.py稀疏训练得到一个稍微小一点点的模型（和原始的精度比较，看看哪个稀疏值最好~）
第三步：将上一步的训练好的last.pt 放到prune.py 中进行剪枝，控制剪枝率；剪枝好的模型，在根目录下：pruned_model.pt 是fp32的，你除以2会得到最后的模型大小
第四步：Finetune，用刚刚的pruned模型重新训练，得到最优模型，就是最小且最快，且最好的啦~（和原始和稀疏训练的比较一下哦）
博文链接：https://blog.csdn.net/qq_46098574/article/details/125174256
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